预测建模
在本章中，我们将介绍以下内容:
介绍
预测建模可能是数据分析中最激动人心的领域之一. 近年来, 由于大量的数据可用于许多不同的垂直领域, 它已经获得了很多关注. 它非常常用于涉及数据挖掘的领域, 以预测未来趋势.
预测建模是一种用于预测系统未来行为的分析技术. 它是可以识别独立输入变量和目标响应之间的关系的算法集合. 我们基于观察创建一个数学模型, 然后使用这个模型来估计未来会发生什么.
在预测建模中, 我们需要收集具有已知响应的数据来训练我们的模型. 一旦我们创建了这个模型, 我们使用一些度量来验证它, 然后使用它来预测未来的值. 我们可以使用许多不同类型的算法来创建预测模型. 在本章中, 我们将使用支持向量机构建线性和非线性模型.
使用可能影响系统行为的许多特征来构建预测模型. 例如, 为了估计天气条件, 们可以使用各种类型的数据, 例如温度, 大气压力, 降水和其他大气过程. 类似地, 当我们处理其他类型的系统时, 我们需要决定哪些因素可能影响其行为, 并在训练我们的模型之前将它们包括为特征向量的一部分.